package com.syt.mall.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.syt.mall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.syt.mall.product.vo.Catelog2Vo;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.cache.annotation.Caching;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.syt.common.utils.PageUtils;
import com.syt.common.utils.Query;

import com.syt.mall.product.dao.CategoryDao;
import com.syt.mall.product.entity.CategoryEntity;
import com.syt.mall.product.service.CategoryService;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.util.StringUtils;

/**
 * 缓存数据不一致性-解决方案
 *  无论是双写模式还是失效模式,都会导致缓存的不一致问题,即多个实例同时更新会出事,则么办?
 *      1.如果是用户维度数据(订单数据,用户数据),这种并发几率非常小,不用考虑整个问题,缓存数据加上过期时间,每隔一段时间触发读的主动更新即可
 *      2.如果是菜单,商品介绍等基础数据,也可以去使用canal订阅binlog的方式
 *      3.缓存数据+过期时间也足够解决大部分业务对于缓存的要求
 *      4.通过加锁保存并发读写,写写的时候按顺序排好队,读读无所谓,所以适合使用读写锁,(业务不关心脏数据,允许临时脏数据可忽略)
 *  总结:
 *      我们能放入缓存的数据就不应该是实时性,一致性要求超高的,所以缓存数据的时候加上过期时间,保存每天拿到当前最新数据即可
 *      我们不应该过度设计,增加系统的复杂性
 *      遇到实时性,一致性要求高的数据,就应该查数据库,即使慢点
 */
@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    /**
     * 对于本系统一致性解决方案
     * 1.缓存的所有数据都有过期时间,数据过期下一个查询触发主动更新
     * 2.读写数据的时候,加上分布式的读写锁,经常写,经常读
     */

    @Autowired
    CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    StringRedisTemplate redisTemplate;
    @Autowired
    RedissonClient redissonClient;

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
        //1、查出所有分类
        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);

        //2、组装成父子的树形结构

        //2.1）、找到所有的一级分类
        List<CategoryEntity> level1Menus = entities.stream().filter(categoryEntity ->
                categoryEntity.getParentCid() == 0
        ).map((menu) -> {
            menu.setChildren(getChildrens(menu, entities));
            return menu;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());


        return level1Menus;
    }

    @Override
    public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {
        //TODO  1、检查当前删除的菜单，是否被别的地方引用

        //逻辑删除
        baseMapper.deleteBatchIds(asList);
    }

    //[2,25,225]
    @Override
    public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {
        List<Long> paths = new ArrayList<>();
        List<Long> parentPath = findParentPath(catelogId, paths);

        Collections.reverse(parentPath);


        return parentPath.toArray(new Long[parentPath.size()]);
    }

    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     * @CacheEvict :失效模式
     * 2.指定删除某个分区下的所有数据 :@CacheEvict(allEntries = true,value=" ")
     * 3.存储统一类型的数据,都可以指定成同一个分区,分区名就是缓存的前缀
     * @param category
     */
//    @Caching(evict = {
//            @CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categorys'"),
//            @CacheEvict(value = "category",key = "'getCatalogJson'")
//    })
    @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
    @Transactional
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        this.updateById(category);
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
        //同时修改缓存中的数据
        //redis.del("catelogJson-lock");等待下一次主动查询进行更新
    }



    //每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到哪个名字的缓存[缓存的分区(按照业务的类型分)]
     //代表当前方法的结果需要缓存,如果缓存中有,方法不用调用,如果缓存中没有,会调用方法,最后将方法的结果放入缓存
    //默认行为 如果缓存中存在,方法不在调用  key默认自动生成:缓存名字::SimpleKey [](自动生成的key值) 缓存的value的值,默认使用jdk序列化机制,将序列化后的数据存到redis
    //默认ttl时间 :-1
    //1.自定义生成的缓存使用的key;  key属性指定,接收一个SpEL
    // 2.指定缓存的数据的存活时间; 配置文件中修改ttl
    // 3.将数据保存为Json数据
    //      CacheAutoConfiguration=>RedisCacheConfiguration

    /**
     *  原理:
     *      CacheManager(RedisCacheManager)->Cache(RedisCache)->Cache负责缓存的读写
     */
    @Override
    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.method.name",sync = true)
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
        System.out.println("getLevel1Categorys");
        List<CategoryEntity> categoryEntities = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
        return categoryEntities;
    }

    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.methodName")

    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);

        //查出所有1级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);
        //2.分装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parent_cid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            //1.每个一级分类,查到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
            //封装上面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    //1.找打当前二级分类的三级分类封装成vo
                    List<CategoryEntity> levle3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                    if (levle3Catelog != null) {
                        List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect = levle3Catelog.stream().map(l3 -> {
                            //2.封装成指定格式
                            Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3 = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return catelog3;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
                    }
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;
        }));
        return parent_cid;
    }

    // TODO 产生堆外内存溢出： OutOfDirectMemoryError
    //1. Springboot2.0以后默认使用Lettuce作为操作redis的客户端.它使用netty进行网络通讯
    //2.lettuce的bug导致堆外内存溢出 -Xmx300m netty如果没有指定堆外内存,默认使用-Xmx300m
    // 可以通过-Dio.netty.maxDirectMemory进行设置
    //解决方案 不能使用-Dio.netty.maxDirectMemory 只去调大堆外内存
    //1.升级lettuce客户端 2.切换使用jedis
    //@Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson2() {
        //给缓存中放json字符串,拿出的json字符串 还要逆转为能用的对象类型:[序列化和反序列化]

        /**
         * 1.空结果缓存:解决缓存穿透
         * 2.设置过期时间(加随机值):解决缓存雪崩\
         * 3.加锁:解决缓存击穿
         */
        //1.加入缓存逻辑,缓存中存的数据是JSON字符串
        // JSON跨语言,跨平台兼容/index/catalog.json　
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            //2.缓冲中没有,查询数据库
            System.out.println("缓存为命中,查询数据库.....");
            Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJsonFromDB = getCatalogJsonFromDBWithRedisLock();
            return catalogJsonFromDB;
        }
        System.out.println("缓存命中,返回数据.....");
        Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
        });

        return result;
    }


    /**
     * 缓存里面的数据如何和数据库保持一直
     * 缓冲数据一致性
     * 双写模式
     * 失效模式
     * @return
     */
    private Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDBWithRedissonLock() {
        //1.锁的名字,锁的粒度,越细越快
        //锁的粒度:具体缓存的是某个数据,11号商品:Product-11-lock
        RLock lock = redissonClient.getLock("CatelogJson-lock");
        lock.lock();

        Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDB = null;
        try {
            dataFromDB = getDataFromDB();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return dataFromDB;
    }

    private Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDBWithRedisLock() {
        //1.占分布式锁,去redis占坑 ,与设置过期时间 为原子命令
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 30, TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
            System.out.println("获取分布式锁成功.....");
            //加锁成功...执行业务
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDB = null;
            try {
                dataFromDB = getDataFromDB();
            } finally {
                String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
                //(原子删锁)删除锁
                Long lock1 = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
            }

            //获取值对比,对比成功删除 =>原子操作(Lua脚本解锁)
//            String lock1 = redisTemplate.opsForValue().get("lock");
//            if(uuid.equals(lock1)){
//                //删除我自己的锁
//                redisTemplate.delete("lock"); //删除锁
//            }

            return dataFromDB;
        } else {
            //加锁失败..重试
            //休眠100ms重试
            System.out.println("获取分布式锁失败....等待重试");
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return getCatalogJsonFromDBWithRedisLock(); //自旋的方式
        }
    }

    private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDB() {
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            //缓存不为空,直接返回
            Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
            });
            return result;
        }
        System.out.println("查询了数据库~~~~~~~~~~");
        /**
         * 1.将数据库的多次查询变为一次
         */
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);

        //查出所有1级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);
        //2.分装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parent_cid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            //1.每个一级分类,查到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
            //封装上面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    //1.找打当前二级分类的三级分类封装成vo
                    List<CategoryEntity> levle3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                    if (levle3Catelog != null) {
                        List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect = levle3Catelog.stream().map(l3 -> {
                            //2.封装成指定格式
                            Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3 = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return catelog3;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catelog2Vo.setCatalog3List(collect);
                    }
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;
        }));
        //3.查到的数据放入缓存,并将查询出来的对象转为JSON放在缓存中
        redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", JSON.toJSONString(parent_cid), 1, TimeUnit.DAYS);

        return parent_cid;
    }

    //从数据库查询并分装分类数据
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDBWithLocalLock() {
        //只要是同一把锁,就能锁住,需要这个锁的所有线程
        //1.synchronized (this): SpringBoot所有组件在容器中都是单例的,

        // TODO 本地锁:synchronized,JUC(Lock),在分布式情况下,必须使用分布式锁
        synchronized (this) {
            //得到锁以后,我们应该再去缓存中确定一次,如果没有没有才继续查询
            return getDataFromDB();
        }

    }

    private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> selectList, Long parent_cid) {
        List<CategoryEntity> collect = selectList.stream().filter(item -> item.getParentCid() == parent_cid).collect(Collectors.toList());
        //return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", v.getCatId()));
        return collect;
    }

    //225,25,2
    private List<Long> findParentPath(Long catelogId, List<Long> paths) {
        //1、收集当前节点id
        paths.add(catelogId);
        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
        }
        return paths;

    }


    //递归查找所有菜单的子菜单
    private List<CategoryEntity> getChildrens(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {

        List<CategoryEntity> children = all.stream().filter(categoryEntity -> {
            return categoryEntity.getParentCid().equals(root.getCatId());
        }).map(categoryEntity -> {
            //1、找到子菜单
            categoryEntity.setChildren(getChildrens(categoryEntity, all));
            return categoryEntity;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            //2、菜单的排序
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());

        return children;
    }


}